基于节点兴趣的非结构化P2P网络拓扑结构研究

针对非结构化P2P网络中资源搜索算法搜索效率低、冗余消息量过多等问题,结合非结构化P2P网络拓扑结构特点,提出一种基于节点兴趣的完全二叉树（CBT-BI）非结构化P2P覆盖网络拓扑结构。在兴趣相似度高的节点之间建立逻辑连接,根据兴趣相似度值在完全二叉树中按序排列;在资源搜索过程中,使用基于洪泛算法的双向资源搜索方法。仿真结果表明,该拓扑结构使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少查询消息量,缩短了平均路由路径,提高了资源搜索效率。     

基于节点兴趣和Q-learning的P2P网络搜索机制

将智能手机设备加入基于非结构化P2P网络的资源共享系统中能够满足人们对资源共享的多样化、便利性、高频性、实时性、高效性等要求,但是该系统网络规模的扩张和网络节点互异性的加大,必将导致系统资源搜索效率的降低、冗余信息的剧增以及网络更加不稳定。为了解决这些问题,文中设计了一种改进的基于节点兴趣和Q-learning的资源搜索机制。首先将节点根据兴趣相似度进行兴趣聚类,划分兴趣集,然后根据兴趣集中节点的能力值构建兴趣树,该结构避免了消息环路的产生,极大地降低了冗余信息;在资源搜索中,兴趣树内采用洪泛算法转发消息,兴趣树之间采用基于Q-learning的消息转发机制,不断强化最可能获取目标资源的路径,查询消息优先在这些路径上传播。另外,针对“热点”资源问题,设计了自适应热点资源索引机制,减少了重复路径搜索,进一步减少了冗余消息量;针对节点失效的问题,给出了根节点冗余机制和捎带检测的策略方法,分别解决了根节点失效和普通节点失效导致的兴趣树的不完整性问题,分析表明该方法能够减少消息冗余量。仿真实验结果表明,与GBI-BI算法和Interest CN算法相比,所提搜索算法能够提高命中率,缩短响应时间,减少冗余信息,具有较好的综合性能,最终解决了由于智能手机设备加入P2P网络导致的资源搜索效率下降、网络流量开销大的问题。     

基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略

针对非结构化P2P网络资源搜索算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略利用蚂蚁信息素的正反馈原理,同时综合考虑邻居节点度和邻居-邻居节点信息,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,有效地指导资源搜索路径的生成。实验结果表明,该算法在一定程度上减少了大量的冗余查询消息,提高了资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略。     

云计算中基于Chord算法的研究与改进

定义了云服务器为P2P网络拓扑结构的基本节点,引进Chord协议对其进行资源定位与搜索.由于Chord算法一方面没有考虑节点异构的问题,另一方面其查询路由表存在着较大的冗余信息,因此从这两方面着手,对Chord算法进行了改进.建立了一个基于主从式结构的多Chord环模型,对环中节点的查询路由表进行分析研究,提出一个新的路由表计算公式,在删除冗余信息的基础上,充分利用查询路由表的空间资源,将节点的路由查找的覆盖范围从Chord环的1/2提升到3/4,最终提升到整个Chord环.实验结果表明,改进后的算法在平均路由跳数和平均网络延迟都有明显的减少,从而提高了资源搜索的效率.     

基于节点异构的双向查询Chord系统

资源的有效确定是P2P网络研究中一个关键问题。针对基本Chord和双向查询Chord路由算法存在路由表有较多冗余信息、没有考虑节点异构性的问题,该文通过对路由表冗余信息的改进,提出一种基于节点异构的双向查询Chord系统。实验结果表明,该系统减少了平均路由跳数,提高了资源查询效率。     

混合结构的Chord模型研究

Chord是一种结构化的P2P模型,它能快速地查找到资源的位置,但是搜索网络与实际物理地址不一致会造成查询的延迟,当节点能力差异较大时会影响网络的稳定性。混合式的P2P考虑了节点能力的差异,但是查询具有盲目性。本文提出一种基于混合结构的Chord系统,在一定程度上解决了Chord的稳定性问题、绕路问题和混合P2P结构的查询的效率问题。     

一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略

针对非结构化P2P网络资源搜索算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出了一种基于邻居-邻居节点的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略可以在一定程度上防止路由环路的产生,同时综合考虑邻居节点的活跃度和资源命中数,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,将查询信息发往目标可能存在的区域,因此减少了发往网络的查询信息包数量,节省了网络带宽.实验结果表明,该算法可以减少大量的冗余查询信息,提高资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略.     

基于特殊数列的懒洪泛P2P搜索技术

非结构P2P网络中的搜索方法大都是直接地或者间接地对洪泛技术做了改进.全光网络中有三种懒洪泛技术,分别是门槛洪泛、指数洪泛和斐波那契洪泛.但是这三种技术是针对网络状态更新信息的分发,而不是资源搜索.把这一思想引入到P2P领域,提出了无结构P2P网络中基于特殊数列的懒洪泛搜索技术,方法是对资源的流行度进行分析以实现选择性的洪泛.不是将所有查询发给所有的邻居,而是只有资源的流行度到达一定值时才洪泛.这种技术大大提高了搜索的性能.仿真结果显示这种方法在搜索成功率、开销和延迟方面都有了较大的改进.     

基于Chord的P2P网络分层资源定位模型

借鉴混合式P2P资源定位模型的优点,利用数据和资源的局部性原理,针对现有Chord模型查询效率的不足,提出了一种基于Chord的分层资源定位模型:双层Chord.该模型分为主干网层和子网层,每一层都使用基于DHT的结构化Chord进行资源定位和发布.文章对该模型的节点分类和路由算法进行了分析,简要介绍了该模型的算法及系统仿真的步骤,并对系统性能进行了详细分析.     

基于分散网坐标的P2P搜索算法

对结构化P2P网络模型Chord的搜索算法进行讨论,指出其优点和不足.对于其搜索算法中存在的覆盖网络和底层网络不一致而带来的查询延时问题,本文结合Chord在拓扑结构和数据分布等方面的特点,以分散网坐标为基础,提出了基于分散网坐标的搜索算法,使搜索向着延迟相对小的节点进行.实验证明,基于分散网坐标的搜索算法使查询的路由跳数更少,路由延迟更小,查询效率也更高.     

一种基于Chord的P2P搜索算法的研究

在深入的分析Chord资源搜索机制的基础上,针对其存在的问题提出了改进的方案.通过改进finger表,合并冗余的路由项,使得在节点增加了路由信息的同时没有增加节点路由表的规模.该算法提高了查询效率,减少了路由跳数.     

PATCOM:基于分割树的无结构P2P系统一致性维护方法

无结构P2P技术逐渐被应用在新型的协同计算系统中.这些新型业务支持数据的动态更新,不仅要求副本数据的强一致性,而且要求更新数据的快速传播.高效的一致性维护方法是保证新业务顺利开展的基础.在比较分析现有的P2P系统一致性维护方法的基础上,针对无结构P2P系统,提出了一种基于分割树的一致性维护方法--PATCOM.PATCOM使用Chord协议作为组管理协议,通过不断分割由副本节点组成的Chord环,动态地建立更新消息传播树(Update Message Propagation Tree,UMPT).论文进一步从理论上分析了UMPT的平均高度、PATCOM的性能、容错能力以及算法开销,并和基于Gossip的一致性维护方法进行了比较.理论分析和仿真实验结果表明:PATCOM不仅能够快速地维护P2P系统的强一致性,而且产生的冗余更新消息少.     

非结构化P2P网络中基于连接度的分段搜索策略

洪泛机制由于其简单性而被广泛应用于目前的非结构化P2P文件共享系统中,尽管它在内容搜索方面有很高的效率,但同时产生了大量的冗余消息,严重制约了网络的可扩展性。现有的改进搜索策略虽然减少了冗余消息的数量,但也明显降低了消息的覆盖范围。为了能够在保持高覆盖范围的前提下减少冗余消息的数量,提出了一种新的基于连接度的分段搜索策略DSearch。DSearch把搜索过程分为两个阶段,各个阶段中使用函数来控制消息转发的数量,然后依据邻居节点的连接度大小来选择消息的转发对象。分析和实验结果表明,DSearch能够提供较低负载的查询,高效地应用于P2P搜索。     

基于Chord模型的资源搜索机制的研究

论文在深入分析Chord资源搜索机制的基础上,针对其存在的问题提出了改进的方案。通过使用一个统一的数学模型来增加节点拥有的路由信息,同时,合并冗余的路由项,使得在节点增加了路由信息的同时没有增加节点路由表的规模。该方案还能够使节点对键值落在不同标识符区域的资源进行搜索时所需路由跳数的差异变小。改进的方案使资源搜索的性能更加稳定,资源查询消息的平均路由跳数更少,对节点的资源的占用更少。路由查询消息时节点所需的处理时间更短等优点。     

基于轮廓查询技术的P2P智能搜索算法

资源搜索是非结构化P2P系统研究的核心问题,选取合适的邻居节点作为转发对象,可以提高资源搜索成功率。该文提出一种基于轮廓查询的P2P智能搜索算法SkyLP,在选取邻居节点转发查询消息时,综合考虑查询消息相似度和节点命中率。在两者构成的二维空间上,采用轮廓查询技术返回一个最优邻居节点集合,向此集合中的节点发送查询消息。实验结果表明,SkyLP算法能减少发送的消息数,有效提高搜索效率。     

非结构化P2P网络的一种改进搜索算法

分析非结构化P2 P网络中利用原始的洪泛法进行资源搜索时产生冗余查询包的原因,提出整改的措施和优化的机制,在此基础上给出改进的搜索策略,同时设计出一种更好的分段搜索算法,并对其进行实验仿真,通过和洪泛法的模拟分析比较,表明改进后算法的高效性和可行性。